Veri Bilimi & Yapay Zeka

Bilgisayar Matematiği Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)

Hiperbolik Tanjant (Hyperbolic Tangent)

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Sigmoid fonksiyonunun biraz değiştirilmli ve eksi (-) değerler alan hali olarak düşünülebilir. Yukarıda verilen bu giriş değeri için aşağıdaki JAVA kodu yazılabilir: public double tanh (double u) {    double a = Math.exp( u );…

Bilgisayar Matematiği Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)

Sigmoid Fonksiyon

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Sigmoid fonksiyonu (Sigmoid function) basitçe f(x) = 1 / (1+e-x ) olarak yazılabilir. Sigmoid fonkisyonunun ismi de fonksiyonun kartezyen uzayda çizilmiş halinin andırdığı S harfinden (sigma) gelmektedir. Bu çizim aşağıda tasvir edilmiştir: Yukarıda da gösterildiği…

Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)

İleri Beslemeli Ağlar (Feedforward Neural Networks)

Yazan : Şadi Evren ŞEKER İleri beslemeli yapay sinir ağlarında temel olarak 3 çeşit katman (layer) bulunur. Giriş , gizli ve çıkış katmanları sırasıyla yapay sinir ağına giren verileri tutan giriş katmanı, işlemlerin yapıldığı ve istenilen sonuca göre kendisini eğiten…

Veri Tabanı (Database) Veri Yapıları

Doğrusal Sondalama (Linear Probing, Progressive Overflow)

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Özellikle özetleme fonksiyonları ve tablolarında (hashing function and tables) kullanılan ve tabloya girdi yapılması (insertion) okuma ve veriye ulaşmaya göre daha basit olan bir yöntemdir. Basitçe tek bir özetleme fonksiyonu (hashing function) kullanır ve çakışma…

Resim İşleme (Image Processing)

Laplas Filitresi (Laplace Filter)

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Laplas filitresi bastiçe bir resimdeki kenar hatlarını belirlemek için kullanılır. Burada kenar ile kastedilen objeleri genelde arka plandan ayıran keskin renk ayrılıklarıdır. Keskinleştirme Filitresi (Sharpening Filter) ismi ile de anılan laplas filitresi çalışırken bir pencere…

Bilgisayar Matematiği Resim İşleme (Image Processing)

Kutu Filitresi (Box Filtering)

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Resim işlemede kullanılan bir pencere filitreleme yöntemidir. Bu yönteme göre resim üzerinde kayan bir pencere, bu pencere içerisinde kalan sayılar üzerinde işlem yaparak pencerenin ortasındaki imgeciği (pixel) güncellemektedir. Basitçe aşağıdaki şekilde gösterilen 3×3 ‘lük (3*3)…

Bilgisayar Grafiği (Computer Graphics)

DEV CPP ile OpenGL Derleme

Yazan : Şadi Evren ŞEKER DEV-CPP geliştirme ortamında gelen OpenGL kütüphanesi ne yazık ki standart OpenGL ve GLUT fonksiyonlarını desteklememektedir. Bu fonksiyonların yüklenmesi için ilave glut kütüphanesinin kurulması gerekir. Bu işlem için öncelikle aşağıda bulunan bağlantıdan bu kütüphaneyi indiriniz. www.sadievrenseker.com/graf/glut-MingW-DEV-C++.zip…

Bilgisayar Matematiği Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)

Delta Kuralı (Delta Rule)

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Yapay sinir ağlarında kullanılan ve sistemin hata miktarının belirlenmesinde Hebb kuralı ile birlikte ismi en çok geçen kuraldır. Bu kural arka planda en küçük ortalamalı kareler (least mean square) hesaplaması kullanmaktadır. Sistemin çalışmasını basitçe beklenen…

Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)

Hebb Kuralı (Hebb’s Rule)

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Bilgisayar bilimlerindeki yapay sinir ağlarının eğitimi sırasında kullanılan bir kuraldır. Hebbian kuramı (Hebbian theory), hebbian kuralı (hebbian rule) isimleri ile de anılmaktadır. Bu kuralı basitçe “Birlikte ateşlenenleri birlikte bağla” şeklinde özetleyebiliriz. Buna göre iki sinir…

Bilgisayar Matematiği Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)

Hata Hesabı (Error Calculation)

Yazan : Şadi Evren ŞEKER Bilgisayar bilimlerinde pek çok farklı alanda pekçok farklı hata olmasına karşılık bu yazının amacı yapay sinir ağlarının eğitimi sırasında hatanın nasıl hesaplandığını anlatmayı hedeflemektedir: Gözetimli eğitim sırasında bir hata hesabı yapılırken iki farklı boyut düşünülmelidir….